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Chordinist Churna：
摘要：简介 - 糖尿病包括以慢性高血糖为标志的许多代谢和内分泌异常，主要是由于胰岛素分泌，作用或两者兼而有之。这种情况通常归因于不良的生活方式因素，例如碳水化合物的过度摄入和饮食中的脂肪，体育锻炼和压力不足。在阿育吠陀中，糖尿病梅利氏菌属于Prameha，属于严重的疾病中。如今，包括单一和复合配方在内的各种干预措施在糖尿病前和新诊断的糖尿病病例中都表现出良好的结果。替代药物也可以在管理复杂糖尿病病例中补充现代医学。Madhumehari Churna就是这样的表述之一，在糖尿病和相关健康问题的管理中显示出令人鼓舞的结果。本文的目的是回顾Madhumehari Churna内容的特性，作用和降血糖活性。
博士Madura Nyphakkar-基础 - Ghondede Ghost
拥有超过25年的观鸟经验，他已经在印度各地旅行，并致力于通过摄影记录野生动植物。近二十年来，他一直致力于研究印度次大陆的猛禽，发表了许多有关该主题的研究和流行文章。他的重大贡献包括关于Surendranagar红领猎鹰（Falco Chicquera）的育种的研究，以及印度西北部的红色挑剔的Shaheen（Falco Peregrinus babylonicus）的鉴定。他还报道了印度黑燕恩（Chlidonias Niger）的第一张摄影记录，证实了其身份。他的小册子“古吉拉特邦的猛禽”是观鸟者的流行标识指南。作为“ ebird India”的管理员，他回顾了全国范围内的猛禽目击者，并帮助确定了印度的几种新猛禽物种。他还支持当地森林部门的野生动植物保护和生物多样性管理。是一位出色的野生动植物摄影师，他的作品已在100多种国家和国际期刊和杂志中发表。他期待继续对猛禽的研究，特别是专注于监测古吉拉特邦的繁殖生物学和迁移。
如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra
ABSTRAC人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经显着改变了业务运营中的战略决策过程。本文探讨了这些技术对优化运营效率，提高决策准确性和促进创新的深远影响。AI和ML使组织能够处理大量数据，得出可行的见解，并以无与伦比的精度预测趋势。这些功能通过提供具有适应性和响应动态市场需求的数据驱动策略来重新定义传统业务模型。本文在战略运营中深入研究AI和ML的各种应用，包括预测分析，自动化过程和智能决策支持系统。关键的进步，例如自然语言处理，深度学习和强化学习，有助于提炼决策框架，确保可扩展性和减轻人类偏见。通过整合AI和ML，企业可以在迅速发展的全球经济中实现增强的敏捷性，改善客户体验以及竞争优势。此外，本文批判性地研究了与采用AI和ML相关的挑战，例如数据隐私问题，算法偏见以及自主决策系统的道德含义。它还强调了培养持续学习和协作文化以有效利用这些技术的重要性。这项研究强调了对强大的治理框架和监管标准的需求，以应对AI和ML带来的道德和运营风险。通过综合最近的研究和行业实践的见解，本文对AI和ML如何塑造战略业务运营的未来，为可持续和知情的决策实践铺平了道路。关键字：人工智能，机器学习，战略决策，业务运营，预测分析，智能系统，运营效率，数据驱动的策略，算法偏见，道德含义，创新，数字化转型。在数字化转型，人工智能（AI）和机器学习（ML）时代的引言已成为创新的关键驱动力，重塑了战略业务运营的景观。各行业的组织正在利用这些高级技术来增强决策过程，优化资源分配并在日益复杂的全球市场中获得竞争优势。通过分析大量数据集，AI和ML使企业能够发现可行的见解，预测趋势并以前所未有的准确性和速度做出明智的决策。战略业务运营包括广泛的活动，包括供应链管理，客户关系管理，财务计划和营销策略。管理这些操作的传统方法通常依赖手动流程和静态模型，从而限制了它们适应业务环境快速变化的能力。AI和ML通过提供动态，数据驱动的解决方案来应对这些挑战，从而使组织能够积极回应市场波动，客户偏好和新兴风险。
海报＃1032 Saba Ghazvini，Michael Everton，Michelle Jones，Madhura Som，Benson Gikanga，Sandeep Yadav
•与腺相关的病毒（AAV）平台继续成为基因输送最有前途的输送车之一。由于物质可用性和成本是早期发展的主要挑战，因此非常需要大量吞吐量，低容量的分析方法，以实现有限的材料来实现稳定性筛查。•使用尺寸排除色谱与多角度光散射（SEC-MALS）和场流量分级配合以及多角度光散射（FFF-MALS）在评估AAV的稳定性方面表现为多属性测定。•与自由DNA检测和热坡道相结合以评估AAV模型的聚合（TAGG），此研究提出了一个分析工具包，用于配方和稳定性筛选AAV。
个人简历 Madhusudhana Reddy Janga 农作物非生物胁迫耐受性基因组学研究所 (IGCAST) 助理教授
• 5325 转基因与植物细胞遗传学，德克萨斯理工大学。“染色体和基因组织、DNA 结构和复制” • PLNT_SCI_4550/7550，植物生物技术，密苏里大学。“植物组织培养和转化方法” • 植物生物技术 (AGRO/BIOTC 460)：宾夕法尼亚州立大学。“植物组织培养和转化方法”。• 高级植物遗传学 (2021FS BIO_SC 8300)：跨学科植物组 (IPG)，密苏里大学。“农杆菌介导的植物转化” • 高级植物遗传学 (2020FS BIO_SC 8300)：跨学科植物组 (IPG)，密苏里大学。“农杆菌介导的植物转化” • 高级分子遗传学 (NRE-763)，阿拉巴马农工大学生物与环境科学系 (BES)。(高级基因组工具和 NGS 技术在植物遗传学中的应用、分子工具：通过 RNAi 和基因组编辑技术进行基因沉默、植物转化技术、转基因植物：对非生物和生物胁迫的抗性、转基因植物的发展和放松管制) • 人类疾病遗传学 (CPHD-725)，南达科他大学桑福德医学院。(孟德尔疾病：显性和隐性疾病及案例示例) 研究资金 年份 状态 机构 角色 总资金 我的部分 2023 待定 USDA-ARS，Scab 计划
Madhulatha K* 原创研究论文 数学
简介 量子计算是利用量子态的集体特性（例如叠加、干涉和纠缠）进行计算。执行量子计算的设备称为量子计算机。量子计算机用于完成传统计算机无法完成的任务。量子计算机的计算能力与连接在一起的量子比特数成指数增长。这就是为什么量子计算机最终能够比传统计算机更好地处理某些类型的计算的原因。
非线性系统分析...
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